Privacy-preserving Systems Medicine
Künstliche Intelligenz (KI) bietet bahnbrechende Möglichkeiten für das Gesundheitswesen. Auf der anderen Seite birgt KI auch Risiken für die Privatsphäre der Patienten, insbesondere beim Umgang mit sensiblen klinischen Daten in kritischen IT-Infrastrukturen. Insbesondere der Datenaustausch über das Internet wird als sehr riskant angesehen und stellt eine große Hürde für datenbasierte medizinische Innovationen dar.
Wir haben eine neuartige KI-Plattform geschaffen, die FeatureCloud AI App Store, die auf der Idee des federated learning basiert, bei der nur Modellparameter kommuniziert werden. Um den Datenschutz zu erhöhen, werden sensible Datensätze lokal gespeichert und hinter sicheren Firewalls analysiert. Wir untersuchen exemplarisch die Macht von FeatureCloud-Apps für (1) dezentrale genomweite Assoziationsstudien (GWAS), (2) Genexpressions-Data-Mining und (3) Time-to-Event-Datenanalyse um zu zeigen, wie FeatureCloud die weltweite Zusammenarbeit verbessern, Innovationen beschleunigen und die Demokratisierung der wissenschaftlichen Datennutzung vorantreiben kann.